Redescubrir Fortran: una experiencia educativa

Redescubrir Fortran: una experiencia educativa.
Laura Angelone1,2, Jorge Dimarco1, Alfonso Pons1, Claudia Reynares1,
Javier Sorribas1
(1) Facultad Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de
Rosario, Argentina.
(2) CIFASIS (Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y
de Sistemas)-CONICET
Resumen
La enseñanza de Programación en las carreras de
Ingeniería de la FCEIA contempla el uso de un
lenguaje de programación para codificar la
resolución de problemas en pseudocódigo. En el año
2000, se adoptó el Pascal, clásico para el
aprendizaje de la programación a nivel universitario, por ser un lenguaje orientado específicamente
a la enseñanza de la programación. No obstante,
nos preguntamos porque no volver al lenguaje
Fortran, dejado de lado hace 15 años en nuestra
institución. Fortran es un lenguaje orientado al
cálculo científico, afín a las carreras de Ingeniería,
que evolucionó de sus primeras versiones y cuenta
con todas las herramientas necesarias para
desarrollar código utilizando programación
estructurada, con iguales ventajas del Pascal. En
este trabajo se presenta una experiencia de aula en
la cual se comparó la actitud y el rendimiento de los
estudiantes al momento de la codificación en
lenguaje Pascal frente al lenguaje Fortran. Para
ello se cotejó el avance de estudiantes de la primera
asignatura de programación en las carreras de
Ingeniería de la FCEIA. En este estudio se concluyó
que a los estudiantes, sin conocimientos previos de
programación, les resultó más simple escribir el
código fuente en lenguaje Fortran que en lenguaje
Pascal.
Palabras Clave
Educación, Programación, Fortran, Pascal.
Introducción
La enseñanza de Programación en las
carreras de Ingeniería de la FCEIA contempla el uso de un lenguaje de programación
para codificar la resolución de problemas en
pseudocódigo. Como docentes de la
asignatura Informática I del Ciclo Básico de
las carreras de Ingeniería, nos preguntábamos desde hace algún tiempo sobre cuál es
el lenguaje de programación que más se
adecua a la enseñanza de Programación
dirigida a estudiantes de carreras de
Ingeniería, no afines a las áreas de Ciencias
de la Computación, y con distintas especialidades, tales como Civil, Electricista,
Electrónica,
Industrial
y Mecánica.
Informática I está ubicada al inicio de las
carreras de Ingeniería de la FCEIA-UNR,
es una asignatura con un enfoque eminentemente práctico, orientada hacia las tecnologías modernas, y necesaria para múltiples
aplicaciones en Ingeniería. En esta asignatura, en el año 2000, se adoptó el lenguaje
de programación Pascal, lenguaje específicamente orientado a la enseñanza de la
programación, fuertemente estructurado y
que genera buenos hábitos de programación. No obstante, nos cuestionábamos por
qué no volver al lenguaje Fortran, descartado los últimos 15 años en nuestra instituíción. Fortran es un lenguaje relacionado a
las Ciencias Exactas, que además evolucionó de sus primeras versiones y cuenta
con todas las herramientas necesarias para
desarrollar código utilizando programación
estructurada (Reid 2003), con iguales ventajas que el Pascal. A partir de aquí surge el
interrogante de saber si realmente existen
ventajas comparativas entre el uso del
Fortran y del Pascal para la enseñanza de la
programación. Para ello se desarrolló una
experiencia educativa de aula en la que se
contemplaron y compararon la utilización
de ambos lenguajes en el proceso de
aprendizaje. Se cotejaron los avances de los
estudiantes sin conocimientos previos de
programación de dos cursos similares de la
asignatura Informática I, uno de ellos
funcionó como testigo empleándose el
lenguaje Pascal, mientras que en el otro se
enseñó el lenguaje Fortran. Con el
propósito de realizar una investigación
participativa, se eligieron dos cursos cuyos
docentes
son
miembros
de
esta
investigación. En este marco, se buscó
observar, analizar y describir actitudes y
rendimientos de los estudiantes en el
aprendizaje de los lenguajes propuestos.
En su gran mayoría los estudiantes ingresantes a la Universidad tienen una gran
carencia de conocimientos, no sólo desde el
punto de vista de la formación básica, sino
de los métodos de estudio y habilidades
metacognitivas. Estos últimos puntos son
fundamentales para encarar un curso
orientado a la resolución de problemas
algorítmicos, donde el pensar, el ordenar
ideas, el razonamiento y la lógica son
fundamentales para un correcto y eficiente
seguimiento del curso.
Por ese motivo, una de las tareas más
difíciles que debemos encarar a la hora de
transmitir los conceptos de Programación es
enseñar al estudiante a pensar. Por ello, al
iniciar la enseñanza de resolución de
problemas algorítmicos, nos basamos en las
sugerencias de George Polya (1981) para
responder a la pregunta de cómo resolver
problemas. Recurrimos además a una
estrategia de aprendizaje que se denomina
“Análisis de problemas”, basada en el modelo computacional: Datos-Proceso-Salida.
La primera etapa de esta estrategia está
dada por entender el enunciado del problema. Es importante que se conozca lo que se
desea que realice la computadora; mientras
esto no se conozca del todo bien no tiene
mucho sentido continuar con la siguiente
etapa. Una vez que se ha comprendido lo
que se desea que realice la computadora, es
necesario definir los datos de entrada, los
resultados buscados, y por supuesto la
metodología de resolución, es decir, los
métodos y fórmulas que se necesitan para
procesar los datos y arribar a los resultados.
Teniendo en claro la metodología de resolución, se escribe, respetando ciertas reglas
sintácticas y semánticas, el algoritmo en
pseudocódigo.
En este punto se guía al estudiante a examinar que el algoritmo esté sin errores tanto
sintácticos como semánticos. Este es un
camino de procesos de “prueba humana”
según Myers (1979). Los métodos son
indudablemente simples a esta altura del
aprendizaje: inspecciones de la codificación
y pruebas de escritorio con valores medios
y límites, son algunas de las sugerencias.
Sin embargo, nuestra experiencia como
docentes nos demuestra que los estudiantes
no pueden ver sus errores, por el efecto del
fenómeno que se describe como “el ojo ve
lo que quiere ver”. Errores de dislexia al
escribir la sintaxis, incorrectos cierres de
estructuras de repetición, ciclos infinitos,
comparaciones entre variables con distintos
tipos de dato, son algunos de estos ejemplos. Por esta razón, si al algoritmo se lo
traduce a un programa, y con ayuda del
compilador, el estudiante va descubriendo
los errores de sintaxis que comete por
desconocimiento o distracción. Luego de
depurar al programa de todo error de
sintaxis, se pasan datos de prueba a través
de él para comprobar su correcto funcionamiento. Así el estudiante puede detectar
errores tales como variables cuyo valor no
ha sido inicializado, índices fuera de rango,
comparaciones o cálculos inconsistentes,
división por 0, exceso de rango significativo, entre otros, sin depender sólo de la
corrección del docente. Esto ayuda a aquellos estudiantes que no tienen conocimientos previos de programación que su aprendizaje sea más concreto, directo y preciso.
Además, al estar en contacto con la computadora para compilar y ejecutar los programas, se logra que el estudiante afronte con
mejores posibilidades el análisis crítico de
diferentes propuestas para la resolución de
situaciones problemáticas, y vaya formando
conciencia para intentar la construcción de
soluciones a nuevos problemas.
Con esta metodología de trabajo, ambos
grupos fueron iniciados en un camino de
pensamiento lógico que los condujo a
utilizar las mismas técnicas de programación. La estrategia fue comenzar a enseñar
Programación utilizando los algoritmos
como recursos esquemáticos (como se
describe en Joyanes Aguilar 2003) para
plasmar el modelo de resolución del
problema real, escritos en pseudocódigo, y
luego codificarlo a través del lenguaje de
programación elegido. Escribir los algoritmos resulta un tanto tedioso para los
estudiantes que están deseosos de utilizar la
computadora. Si bien no aparecen graves
dificultades con el aprendizaje de del
pseudocódigo, se puede comprobar que no
resulta una tarea trivial obtener un algoritmo semánticamente correcto. El hecho de
reescribir los algoritmos hasta ponerlos a
punto no es simple cuando se trabaja con
lápiz y papel, pero esto ayuda a que los
estudiantes adquieran destrezas en el
proceso del pensamiento lógico.
Para obtener los datos para medir esta experiencia, se consideraron tres momentos de
evaluación diferenciados: diagnóstica, formativa y sumativa, a través de la aplicación
de procedimientos cualitativos y cuantitativos. Esto permitió obtener información
sobre el estado de los estudiantes al iniciar
la experiencia, sobre su progreso durante la
implementación de la misma, y sobre la
valoración de los logros alcanzados al
finalizar el proceso.
En la sección Métodos se detallan como se
realizó la experiencia y en la sección
Resultados se indican las derivaciones de la
misma.
Métodos
La experiencia en cada curso se desarrolló
en la misma institución educativa, en los
mismos laboratorios, sobre las mismas PC,
con los mismos docentes. Los condicionantes de la tarea se mantuvieron constantes a
lo largo del desarrollo de la experiencia,
tanto la composición del grupo docente
como la disponibilidad de recursos (libros,
apuntes y PCs).
Con el propósito de analizar la evolución de
los conocimientos del estudiante y los
efectos de los diferentes lenguajes de
programación, se realizaron tres momentos
de evaluación diferenciados: diagnóstica,
formativa y sumativa.
Al inicio del curso, y con el objetivo de
recabar información acerca del conocimiento inicial de los estudiantes, se instrumentó un test diagnóstico, que permitió
indagar sobre los conocimientos previos en
Informática. Este diagnóstico se fundó en
un Test de Conocimientos Iniciales de
Informática y un Test de Procedimientos. El
primero tuvo como objetivo observar los
conocimientos computacionales del estudiante. En este test se realizaron preguntas
con respuestas de elecciones múltiples
sobre temas tales como Internet, lenguajes
de programación, “inteligencia” de la
computadora, discos rígidos y Sistemas
Operativos. Mientras que el segundo se
basó en interpretación de textos y enunciados de problemas, el cual nos dio una
pauta de la habilidad de razonamiento de
los estudiantes. Los test pueden ser requeridos por e-mail (ver Datos de contacto).
Este test diagnóstico se realizó en cuatro
cursos, para observar el nivel de los mismos, y poder armar así la población inicial
formada por dos cursos homogéneos,
nivelados en conocimientos informáticos y
descartar de este modo todo factor negativo
que pudiera dañar la recolección de datos
para la muestra poblacional.
A partir de la información obtenida en este
diagnóstico, el grupo de investigación organizó sesiones de clases en las que se enfatizaba la estrategia de resolución de problemas mediante Análisis de problemas y
Algoritmia. Esto condujo a que ambos grupos tuvieran una base común de la técnica
para encarar la resolución de problemas.
A dos meses de comenzada la experiencia,
se implementó una evaluación de tipo
formativa, es decir, sobre lo enseñadoaprendido en ese período. En la misma se
evaluaron conocimientos informáticos tales
como esquema interno de una computadora,
redes, archivos, y conocimientos básicos
del lenguaje de programación (Pascal o
Fortran de acuerdo al grupo). Simultáneamente se realizaron observaciones áulicas,
en las cuales se consideró: interés de los
estudiantes en el aprendizaje del lenguaje,
el grado de comprensión de Algoritmia, el
proceso de traducción del algoritmo al
programa mediante el lenguaje de programación dado, sin uso de la PC, y en
especial el impacto en el uso del ambiente
de desarrollo de programación. En la
dinámica de laboratorio no se observaron
dificultades en el manejo de los entornos de
desarrollo. Los estudiantes, una vez ejercitado el entorno, se manejaron con naturalidad. Estas observaciones áulicas, sirvieron
de base para detectar los parámetros que
teníamos que considerar para medir las
dificultades de los estudiantes al momento
de la codificación. De este modo se detectó
que los errores más comunes de los estudiantes a la hora de la codificación fueron:
•
•
•
•
olvido de punto y coma, begin–end,
paréntesis,
error en la sintaxis del if, repeat, while,
for/do,
error en la sintaxis del read y write,
incorrecta llamada a subprogramas.
Al cuarto mes de clases se realizó la
evaluación sumativa. En la misma se
proporcionó a los estudiantes algoritmos
para su codificación, sin uso de la PC, en
papel, como el de Búsqueda Secuencial que
se muestra a continuación. Para reforzar el
análisis de la comparación de codificación
entre ambos lenguajes, se realizó una
instancia de Resolución de Problemas. En
la misma se planteó un mismo problema a
ambos grupos, en el mismo momento. Se
requirió el Análisis del problema, el
algoritmo de resolución y su posterior
codificación al lenguaje de programación
Pascal/Fortran, en papel sin uso de la PC.
Estas evaluaciones nos permitieron
contabilizar los errores de codificación
antes mencionados en ambos lenguajes.
En la sección Resultados se pueden
observar los porcentajes de estos errores.
Al finalizar el cursado se realizó el último
Test de Procedimientos para medir el
avance en el pensamiento de resolución de
problemas. El mismo consistió en plantear
problemas que debían razonar y explicar su
resolución en forma escrita, tal como el
conocido acertijo de Einstein, ver Paenza
(2005).
ALGORITMO Búsqueda secuencial
variables
X, num_sorteado(20), J : enteros
Comienzo
LECTURA( num_sorteado, 20)
Escribir “Ingrese su número”
Leer( X )
J 1
Mientras(X≠num_sorteado(J)yJ< 20)
J J + 1
fin mientras
Si X=num_sorteado(J) entonces
Escribir “Ganamos!!!!!!!!”
sino Escribir “Perdimos”
fin si
Fin.
Subalgoritmo LECTURA (T, cant)
Variables k, num: enteros
Desde k = 1 a cant hacer
Escribir“Ingrese nro. sorteado”
Leer (num)
T(k) num
fin desde
fin subalgoritmo
Resultados
En el primer encuentro se realizó el
diagnóstico de conocimientos previos. Se
seleccionaron los 2 grupos que presentaron
niveles similares en el Test de Conocimientos Iniciales de Informática. Sin
embargo, en el Test de Procedimientos
Iniciales, los que fueron calificados del 1 a
5, se notó una diferencia marcada entre
ambos grupos. El Grupo Pascal presentó
una mejor predisposición al razonamiento
que el Grupo Fortran, ver Fig.3, situación
que no consideramos relevante debido a que
el objetivo que perseguíamos con estos tests
era minimizar las diferencias en conocimientos informáticos previos entre los 2
grupos a estudiar.
A dos meses de iniciado el curso, se
evaluaron los avances en los conocimientos
informáticos. El resultado de esta evaluación formativa arrojó que ambos cursos
avanzaron de igual manera en su aprendizaje.
Al finalizar la experiencia se disponían las
evaluaciones de 72 estudiantes del grupo
Pascal y 75 del grupo Fortran.
% de errores de codificación
escritura
for
lectura
while
llamada a subprogramas
if
parentesis
repeat
begin - end
punto y coma
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Pascal
60%
70%
80%
90% 100%
Fortran
Figura 1. Porcentajes de errores de codificación
Comparación en la Codificación
cant. estudiantes
Con el objetivo de realizar un estudio de los
errores cometidos en la codificación en
ambos grupos, se analizaron las codificaciones que realizaron los estudiantes sin el
uso de la PC, en papel. Se plantearon varios
algoritmos del estilo del algoritmo
Búsqueda secuencial antes mencionada.
Con estas codificaciones se contaron uno a
uno y sin repetición por cada examen, los
errores antes mencionados. Sin repetición
significa que si en un examen un estudiante
se olvidó más de un paréntesis, solo se lo
contabilizó una vez. Los resultados
obtenidos se muestran en la Fig.1. En la
gráfica se observa que el 80% de los
estudiantes del grupo Pascal se olvidaron al
menos un punto y coma. El 63% tuvieron
dificultades con al menos un begin-end.
Mientras que en la codificación Fortran el
mayor porcentaje fue el 22% en los
estudiantes que se olvidaron al menos un
paréntesis.
En la Resolución de Problemas se hizo foco
sólo en la etapa de codificación, y con
pautas objetivas y precisas, se calificaron
del 0 al 10. Con estas notas se realizó el
gráfico que se observan en la Fig.2. Se
observa que el grupo Fortran tuvo mejores
resultados, esto es, menor cantidad de
errores en la codificación.
Al finalizar el curso se plantearon
problemas que los estudiantes debían
explicar su resolución en forma escrita, Test
Final de Procedimientos. Este test sirvió
para medir el avance en el pensamiento de
resolución de problemas. Se calificó cada
evaluación con notas del 1 al 8. Con estas
notas se realizó el gráfico de Fig.4. En la
gráfica se observa que un 65% del grupo
Pascal obtuvo una nota máxima contra un
55% del curso Fortran. Cabe notar que el
curso Pascal comenzó con un mejor nivel
de razonamiento en la interpretación y
resolución de problemas, como se observa
en la Fig.3. Sin embargo, este último test
arrojó que ambos cursos mejoraron satisfactoriamente sus niveles de interpretación de
enunciado, pensamiento lógico, y redacción
de la solución a los problemas planteados.
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
nota num é rica
Pascal
Fortran
Figura 2. Resultado de la codificación
Test de procedimiento inicial
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
1
2
3
4
5
%Pascal
%Fortran
Figura 3. Resultado del test inicial de procedimiento
nota vs. % de estudiantes con esa nota
Test de procedimiento Final
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
% Pascal
% Fortran
Figura 4. Resultado del test final de procedimiento
nota vs. % de estudiantes con esa nota
Conclusión
Basándonos en los resultados obtenidos en
las distintas instancias de seguimiento de
ambos grupos de estudiantes (Pascal y
Fortran), se puede inferir que la codificación en lenguaje Fortran provee resultados
coherentes y racionales dentro del marco
teórico desarrollado.
En este trabajo de investigación se observó
que la codificación de los algoritmos en
lenguaje Fortran les resulta más simple a
los estudiantes en los inicios de la programación. Esto se concluye debido a que los
errores iniciales de sintaxis están
disminuidos por la facilidad que tiene este
lenguaje.
El lenguaje Pascal fue pensado en sus
orígenes como un lenguaje fuertemente
estructurado y orientado específicamente a
la enseñanza de la programación; este
último motivo fue de fundamental importancia para que los docentes de Informática
I se decidieran, en el año 2000, a adoptarlo
como herramienta para codificar los algoritmos que se desarrollaban en la asignatura.
Pensamos que este razonamiento puede ser
muy válido en carreras de Ingeniería vinculadas específicamente a Sistemas donde en
asignaturas posteriores se estudian otros
lenguajes incluso de características muy
distintas entre sí, por lo cual se puede
considerar que es muy importante iniciar a
los estudiantes de primer año en un lenguaje fuertemente estructurado y con reglas
sintácticas lo suficientemente rígidas como
para generar buenos hábitos de programación. Sin embargo, en nuestro caso, en las
carreras de Ingeniería no afines a Sistemas
donde el aprendizaje de la Algoritmia y la
Programación deben constituirse en una
herramienta útil para la posterior resolución
de problemas en las distintas áreas de
Ingeniería y no en un fin en sí mismo, nos
parece más apropiado adoptar un lenguaje
con reglas sintácticas más simples, como lo
es el Fortran, que deriven en una mayor
rapidez en la codificación de algoritmos y
una menor posibilidad de cometer errores
de sintaxis, dando lugar a disponer de
mayor tiempo de razonamiento para
encontrar la mejor solución al problema
planteado.
Agradecimientos
Queremos agradecer a la Lic. Ma. Inés González,
directora del Dpto. de Matemática FCEIA, por su
generosidad al brindarnos la oportunidad de realizar
la investigación de campo con nuestros propios
alumnos. A nuestro compañero Fernando Roldán por
sus aportes, fundamentales para la concreción de
este trabajo. Finalmente, al PhD. Javier Signorelli
por brindarnos desinteresadamente todos sus
conocimientos sobre el uso del lenguaje Fortran a
nivel profesional.
Referencias (Times New Roman, 10, negrita).
[1] Joyanes Aguilar, L., Fundamentos de Programación. Algoritmos, Estructuras de datos y
Objetos, 3ª Ed., McGraw-Hill, 2003.
[2] Myers, G., El arte de probar el software, El
Ateneo, 1979.
[3] Paenza, A., Matemática.. estás ahí? ISBN 9871220-19-7, Siglo XXI Editores Argentina, 2005.
[4] Polya, G., Cómo plantear y resolver problemas.
Serie de matemáticas. Trillas. México, 1981.
[5] Reid, J., The New Features of Fortran 2003,
ISO/IEC JTC1/SC22/WG5 N1579, 2003.
Datos de Contacto:
Laura Angelone
langelon@fceia.unr.edu.ar
Javier Sorribas,
sorribas@fceia.unr.edu.ar
Claudia Reynares, reynares@fceia.unr.edu.ar
Alfonso Pons,
alfonso@fceia.unr.edu.ar
Jorge Dimarco,
jdimarco@fceia.unr.edu.ar
FCEIA-UNR. Pellegrini 250 - 2000 Rosario